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目前提出的网格简化算法中,边折叠简化方法是一种主要的简化方法,在网格压缩、多细节层次模型生成、递进网格构造中得到了广泛的应用.本文在基于边折叠算法基础上引入局部区域面积度量方法,将其应用到折叠代价计算中,改变边折叠顺序以进行网格简化.实验表明,算法不仅能有效地保留原始网格的模型特征和视觉特征,速度更快而且能够合理地分配三角面片. 相似文献
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非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型数据进行分类,但该算法对数据的非平衡性处理效果不是太理想。在CwkNN的基础之上结合数据的非平衡性特点提出了基于全局密度和K-密度的分类算法来提高少数类样本的权重,从而提高数据的分类精确度。实验结果表明,全局密度分类算法和CwkNN算法的分类精度相当,K-局部密度分类算法在一定程度上提高了分类的精度。 相似文献
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基于减法聚类的无线传感器网络分簇路由算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法的基础上,提出一种基于减法聚类的
无线传感器网络分簇路由算法SCC(Subtractive Clustering based Clustering routing algorithm for wireless sensor
networks).在SCC 中,簇头的选择采用减法聚类的方法,使簇头节点在节点密集处产生;在簇形成算法中,修
正了现有的非簇头节点的归属机制,将能量消耗平均分配到整个网络中.仿真实验表明,SCC 算法不但可以
得到合理的簇头节点分布,推迟第一个节点死亡时间,而且延长了网络生命周期,使节点能耗均衡. 相似文献
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本文研究了任一连续系统采样后的性质,提出了一种无需时频转换(FFT运算)而直接
求取连续系统传函模型的辨识新方法.它适用于在线或离线递推,计算简便、计算简便、精确性好,且很
容易推广到多输入多输出模型的辨识. 相似文献
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